c - OpenCV cvCanny 内存异常

Question

我正在尝试做 OpenCV 书中的例子，我得到了关于 cvCanny 的部分。我正在尝试使用它，但我不断收到内存异常错误

Image_Transform.exe 中 0x75d8b760 处的未处理异常:Microsoft C++ 异常:内存位置 0x0011e7a4.. 处的 cv::Exception

我也看过另一个与这个问题类似的帖子，但它对我没有帮助，因为我每次都遇到同样的错误。非常感谢任何帮助，该函数的源代码位于下方。

void example2_4(IplImage* img)
{
// Create windows to show input and ouput images
cvNamedWindow("Example 2-4 IN", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
cvNamedWindow("Example 2-4 OUT", CV_WINDOW_AUTOSIZE);

// Display out input image
cvShowImage("Example 2-4 IN", img);

// Create an image to hold our modified input image
IplImage* out = cvCreateImage(cvGetSize(img), IPL_DEPTH_8U, 3);

// Do some smoothing
//cvSmooth(img, out, CV_GAUSSIAN, 3, 3);

// Do some Edge detection
cvCanny(img, out, 10, 20, 3);

// Show the results
cvShowImage("Example 2-4 OUT", out);

// Release the memory used by the transformed image
cvReleaseImage(&out);

// Wait for user to hit a key then clean up the windows
cvWaitKey(0);
cvDestroyWindow("Example 2-4 IN");
cvDestroyWindow("Example 2-4 OUT");
}

int main()
{
// Load in an image
IplImage* img = cvLoadImage("images/00000038.jpg");

// Run the transform
example2_4(img);

// clean the image from memory
cvReleaseImage(&img);

return 0;
}

Answer 1

你忘了说你是否能看到屏幕上显示的原始图像。

我从不厌倦告诉人们检查函数的返回值是必须的!

考虑 IplImage* img = cvLoadImage("images/00000038.jpg"); ，你如何判断这个函数是否成功？据我所知，您遇到的错误可能是由于函数在调用 cvCanny() 之前失败所致。

无论如何，我最近发布了一个code that uses cvCanny to improve circle detection .您可以检查该代码并查看您所做的不同之处。

编辑:

在这种情况下，您的问题是，当它仅采用单 channel 图像时，您将作为 3 channel 图像传递给 cvCanny 输入和输出。 Check the docs :

void cvCanny(const CvArr* image, CvArr* edges, double threshold1, double threshold2, int aperture_size=3)

Implements the Canny algorithm for edge detection.
Parameters: 

    * image – Single-channel input image
    * edges – Single-channel image to store the edges found by the function
    * threshold1 – The first threshold
    * threshold2 – The second threshold
    * aperture_size – Aperture parameter for the Sobel operator (see Sobel)

因此，将您的代码更改为:

// Create an image to hold our modified input image
IplImage* out = cvCreateImage(cvGetSize(img), IPL_DEPTH_8U, 1); 

// Do some smoothing
//cvSmooth(img, out, CV_GAUSSIAN, 3, 3);

IplImage* gray = cvCreateImage(cvGetSize(img), IPL_DEPTH_8U, 1); 
cvCvtColor(img, gray, CV_BGR2GRAY);

// Do some Edge detection
cvCanny(gray, out, 10, 20, 3);